Nace AI, belge arama katmanı Drex for Search'ı duyurdu
Nace AI, yapay zeka ajanları için belge arama katmanı olan Drex for Search'ı duyurdu. Sistem, BrowseComp-Plus'ta GPT-5 ile %92,05 doğruluk oranıyla 86 girişin ikinci sırasına yerleşti.
Kısa Cevap
Nace AI, yapay zeka ajanları için belge arama katmanı Drex for Search'ı duyurdu. GPT-5 ile BrowseComp-Plus'ta %92,05 doğruluk oranıyla ikinci sıraya yerleşen sistem, soru başına 12,61 arama çağrısı kullandı.
Bu yazıda öğrenecekleriniz
- Nace AI, Drex for Search adlı belge arama katmanını yayınladı.
- BrowseComp-Plus'ta GPT-5 ile %92,05 doğruluk oranıyla ikinci sıraya yer alındı.
- Soru başına 12,61 arama çağrısı kullanıldı, bu da önde gelen girişin 209,27 çağrısından 16,6 kez azdır.
- EnterpriseRAG-Bench'ta 500 bin şirket içi belgeyle %88,22 genel skorla üçüncü sıraya yer alındı.
- OfficeQA Pro testlerinde doğru cevap sayısı %6 ararken, ajan turları %62, token kullanımı %56 azaldı ve hız 2,3 kat arttı.
Nace AI, yapay zeka ajanları için belge arama katmanı olan Drex for Search'ı duyurdu. Sistem, kodlama ajanlarının CLI, SDK, MCP veya REST üzerinden erişebileceği bir arama katmanı sağlıyor. Nace'in değerlendirmesine göre, GPT-5 ile BrowseComp-Plus'ta %92,05 doğrulukla 86 girişin ikinci sırasına gelindi ve sadece 12,61 arama çağrısı kullanıldı.
Drex for Search'ın sunduğu özellikler
Drex for Search, Nace API Console üzerinden CLI, Python ve TypeScript SDK'ları, MCP ve REST OpenAPI spec ile erişilebilir. Sıfır saklama seçeneği, kendi depolama alanının kullanıldığı durumlarda mevcuttur. Çalışma alanları izole edilmiş, kendi dizin ve bilgi grafiğine sahip ve davet edilen üyelerle paylaşılabilir.
Performans verileri ve karşılaştırmalar
BrowseComp-Plus'ta önde gelen girişin 209,27 arama çağrısı kullandığı belirtilirken, Drex for Search bu sayıyı 12,61'e indirdi. Bu, arama çağrısı azalış oranının 16,6 kat olduğu anlamına geliyor. Tek geçişte doğruluk %87,32, tek geçişte arama çağrısı sayısı ise 8,93 olarak raporlandı.
VisDocAgentBench'ta Qwen 27B planlayıcı ile %77,5 R@1 skoru elde edildi. Bu skor, Claude Opus 5'in %67,5'ten 10 puan fazla. Doğrudan sorular için R@1 %97,5, tek köprü için %77,5 ve iki köprü için %57,5 olarak belirtili.
MADQA'da Gemini 3.5 Flash ile %94,7 doğruluk ve sayfa atıb F1 skoru 88,2 ile ilk sıraya gelindi. MADQA Kuiper efor kalibrasyonu 6,66 olarak raporlandı. EnterpriseRAG-Bench'ta 500 bin şirket içi belgeyle %88,22 genel skorla üçüncü sıraya yer alındı. OpenAI File Search skoru 61,03 ve puan farkı 27,2 points olarak belirtili.
OfficeQA Pro test sonuçları
OfficeQA Pro testlerinde doğru cevap sayısı %6 ararken, ajan turları %62, token kullanımı %56 azaldı ve hız 2,3 kat arttı. Testte 133 soru kullanıldı.
Neden önemli?
Nace AI'nın sunduğu Drex for Search, klasik RAG yaklaşımının karmaşık belgelerdeki soruları yanıtlamada kırılabileceği noktada bir alternatif sunuyor. Sistem, sınıflandırma, sıkıştırma ve yanıtlama adımlarıyla belge aramayı optimize etmeyi hedefliyor.
Kaynak: The Batch / MarkTechPost
Temsili görsel: Tima Miroshnichenko / Pexels
Sıkça Sorulan Sorular
Nace AI ne duyurdu?
Nace AI, yapay zeka ajanları için belge arama katmanı olan Drex for Search'ı duyurdu.
BrowseComp-Plus'ta hangi sıraya yer alındı?
BrowseComp-Plus'ta 86 girişin ikinci sırasına yer alındı.
Soru başına kaç arama çağrısı kullanıldı?
Soru başına 12,61 arama çağrısı kullanıldı.
EnterpriseRAG-Bench'ta hangi sıraya yer alındı?
EnterpriseRAG-Bench'ta 31 girişin üçüncü sırasına yer alındı.
Kaynaklar
Bu içerik düzenli olarak gözden geçirilir. Son kontrol: 27 Ekim 2026 · Markdown sürümü
